KPMG全球技术报告：能源行业洞察

告： 能源洞察 以数据和决断力驱动下一波数字化转型 KPMG. 制造差异。 高管高管能源行业更大胆。能源公司正在有条不紊地数据成熟度差距使得其更加困难。The sector is skilled at getting关键摘要总结比其他人更侧重于技术尝试人工智能应用场景该行业将证明其技术的价值网络安全带来的财务价值findings 能源CEO们将生成式AI视为既是一种风险，也是一种机遇。但风险——即落后于竞争对手和在隐私、道德或诚信方面犯下致命错误的风险—— 能源行业比其他领域更具韧性且更愿意冒险，但需要增加对数据能力和人工智能的投资，以解锁其下一波数字化转型。 能源行业正处在一个关键的十字路口，面临着前所未有的挑战和机遇。应对挑战并抓住能源转型机遇将需要一种统一的方法，将技术、数据和战略整合到整个业务中。这一双重挑战要求创新解决方案和战略远见，这使得能源领导者必须利用先进技术和数据驱动的洞察力，推动下一波数字化转型。 本报告主张能源领导者必须利用数据力和决断力来驱动其组织内部的下一波数字化转型。通过系统性地试验人工智能应用案例并依托网络安全框架，能源公司可以防范可能阻碍数字创新的威胁。尽管能源行业在许多信息技术领域与或超越其他行业，但成就往往局限于孤立的功能领域，而非覆盖整个组织或生态系统。 p可以被管理，而几乎没有哪个商业领域是人工智能无法带来价值的。整合人工智能真正关键在于变革管理，只要CEO们拥有基本的保障措施，就应该对此感到自信。 我们的研究显示，能源行业比其他行业更具韧性且更愿意冒险，但需要增加对数据能力和人工智能（AI）的投资，以实现下一波数字化转型。基于对2450名全球技术领袖的全面调查，本报告考察了来自19个国家的122名能源技术领袖的实践经验，并深入探讨了能源行业的数字化转型。 随着技术创新为能源领域开辟了新的潜力，需要在快速采用和战略性地从技术中提取真实价值之间取得平衡。应基于证据做出决策，以应对炒作并找到具有韧性的解决方案，安全且负责任地扩展新工具，如人工智能。 全球能源、自然资源和化学品主管，KPMG国际 KPMG全球科技报告：能源洞察 能源领域在技术方面比其他领域更为大胆。 能源公司正在系统性地试验人工智能应用案例。 数据成熟度差距使得该行业更难证明其技术的真实价值。 03人工智能与自动化 Q：在以下技术中，贵组织目前优先考虑并投资以支持其抱负的是什么？计划在未来一年内投资。来源：KPMG全球技术报告2024年 在能源组织中有计划在未来一年投资于低代码/无代码平台的企业比例为——比跨行业平均水平高出7个百分点。 能源行业的人工智能成熟度水平与跨行业平均水平的对比 思考其业务流程，在实施新技术时，具体可以通过以下方式： KPMG全球科技报告：能源洞察 调查中的大多数能源高管表示，他们对组织从技术投资中获得的价值观感到满意，但他们确实落后于其他行业。 处理数据需要与传统技术系统采用根本不同的方法。企业应采取措施，以确保在整个数据生命周期——从收集到存储和分析——中实现更高的问责制和透明度。建立以公平性、可解释性和目的性为基础的指导原则，对于培育企业人工智能资产的正使用至关重要。有效的监控系统也同样关键，通过定期评估确保合规性并维持必要的制衡机制。此外，投资于培育人工智能赋能人才的项目，将使职场中融入伦理人工智能文化。对于能源公司而言，这些公司天然具有更高的自我意识，实施这些措施应更为顺畅。 可见性限制很可能是能源行业的一个影响因素。在对调查中测量的九个领域，能源高管比跨行业平均水平少11个百分点表示他们对自己的组织在定量衡量其技术所产生的价值方面的能力有信心。在客户、员工和环境指标方面，信心最低。 当涉及决策和资本配置时，这种缺乏可见性带来了挑战，拉布拉说。 此处的一个可能影响因素将是该行业在所有衡量类别中的数据成熟度滞后。仅有36%的受访者描述其组织提取有意义见解的能力属于要么有影响力要么已嵌入的级别——这是我们的数据成熟度前两个级别——而所有行业平均为52%。此外，仅有35%的能源行业高管表示其数据科学能力处于数据成熟度前两个级别，而所有行业平均为50%。 能源高管在量化衡量其技术价值方面表达了较低水平的信心。 它需要整合其所能访问的众多数据池——从运营数据到财务数据。“这将使企业能更清晰地了解成效所在以及需要调整的领域，”Rabra表示。“缺乏这种可见性可能导致次优表现，例如在电网维护和投资配 12个月组织在使用XaaS，其数据管理和集成得到了改善——这一比例比总体平均水平高出6个百分点。 生成式人工智能也将通过预测分析改变数据驱动决策和资本配置。虽然资产预测性维护并非新兴实践，但当今模型的复杂性使其能够将预测洞察整合到更广泛的数字生产流程中。这使组织能够更有效地优化现金流和预测利润率，最终改进投资决策。 当油气生产商Encino Energy收购Chesapeake Ener gy的900口油井时，很快便显而易见，其运营需求超出了其常规工作方式的处理能力。这些工作实践依赖于一套有限的应用程序、电子表格、电子邮件和离线通讯。 手动比较生产产出与预测，完成了周期性消耗。 为迅速实现其数据和分析功能的现代化，恩西诺向美国毕马威咨询公司请求创建一个可扩展的数据基础架构。因此，恩西诺现在拥有一个可扩展的基于云的架构，配备了可以跨不同系统揭示洞察信息的主数据集。这一数据基础设施正在提升恩西诺的决策能力，并将报告周期时间从数月缩短至数周。 随着切萨皮克的数据不断涌入，恩西诺的员工花费数小时从断开连接的来源编制报告、修正冲突的数据格式并争论数据完整性。恩西诺缺乏对实时井经济性的洞察，难以优化现场运营和 KPMG美国公司，《恩琴诺能源借助现代分析的强大力量》，《2024年》 数字化解决方案旨在创造价值，但一旦产生价值就必须加以保护，”拉布拉解释道。“这在能源领域尤其如此，巨大的运营规模和对经济的直 运营完整性和盈利能力帮助组织构建韧性并最大化数字投资回报率。 能源高管们认为，使用网络安全和隐私考虑因素指导技术实施对于组织在数字经济中蓬勃发展至关重要。这解释 能源正从网络安全中获得价值 要在动荡的格局中充满自信和清晰度地导航，能源高管应：